予測計算は、精度ダイアグラムおよび推奨スコアしきい値と共に、新しいスプレッドシートに生成されます。
予測可能列がマップされていません 列マッピング エディタを開き 入力テーブルの列を '{0}' マイニング構造列に接続してください
予測結合クエリが無効です ON 句により テーブル入力列が '%{modelcol/}' スカラ マイニング モデル列に結合されます
予測結合クエリが無効です ON 句により テーブル入力列が '%{modelcol/}' テーブル マイニング モデル列に結合されます
予測計算がスタンドアロンのスプレッドシートに生成され 印刷する準備ができました レイアウトは印刷操作を優先します
予測計算は 精度ダイアグラムおよび推奨スコアしきい値と共に 新しいスプレッドシートに生成されます
予約エラーを計算するために使用するトレーニング ケースの割合を指定します この割合は ニューラル ネットワークの学習中に停止条件の一部として使用されます
予約データをランダムに生成するために使用するシードを指定します シードを指定しない場合 アルゴリズムによりモデル名に基づいたシードが生成されます これにより モデルが再処理されるときに コンテンツが変更されなくなります
予約パラメーター HoldoutMaxPercent=%{holdoutmaxpercent\} HoldoutMaxCases=%{holdoutmaxcases\} を指定すると すべてのケースがテスト データ セットとして使用されます ...